#############################＃###块数字1：############################################################ library（SPIA）数据（colorectalcancer）选项（数字= 3）头（顶部）##########################################################################################-unlist（as.list（x [top $ id]））top <-top [！is.na（top $ entrez），] top <-top [！deplicated（top $ entrez），] tg1 <-top [top $ adj.p.val <0.05，] de_coleRectal = tg1 $ logfc names（de_colectal）<-As.Vector（tg1 $ entrez）######################################################all_coleorctal [1:10] ####################################################### ###零数数字4：############################################################＃基于组合证据的途径分析；＃使用nb = 2000或更多以获得更准确的结果res = spia（de = de_coleRorectal，all = all_colorectal，asymism =“ hsa”，nb = 2000，plots = false，beta = null）#make the Output the Output the Output for此屏幕Res $name = substr（res $ name，1,10）#show首15个途径，ommit kegg链接res [1：15，-12] #####################################################################################################（-log（ppert））############################ chunk number 6: ################################################### data(Vessels) # pathway analysis based on combined evidence; # use nB=2000 or more for more accurate results res<-spia(de=DE_Vessels,all=ALL_Vessels,organism="hsa",nB=500,plots=FALSE,beta=NULL,verbose=FALSE) #make the output fit this screen res$Name=substr(res$Name,1,10) #show first 15 pathways, ommit KEGG links res[1:15,-12] ################################################### ### chunk number 7: ################################################### res[,"KEGGLINK"][20] ################################################### ### chunk number 8: ################################################### rel<-c("activation","compound","binding/association","expression","inhibition","activation_phosphorylation","phosphorylation", "indirect","inhibition_phosphorylation","dephosphorylation_inhibition","dissociation","dephosphorylation","activation_dephosphorylation", "state","activation_indirect","inhibition_ubiquination","ubiquination","expression_indirect","indirect_inhibition","repression", "binding/association_phosphorylation","dissociation_phosphorylation","indirect_phosphorylation") beta=c(1,0,0,1,-1,1,0,0,-1,-1,0,0,1,0,1,-1,0,1,-1,-1,0,0,0) names(beta)<-rel cbind(beta) ################################################### ### chunk number 9: ################################################### load(file=paste(system.file("extdata/hsaSPIA.RData",package="SPIA"))) names(path.info[["05210"]]) path.info[["05210"]][["activation"]][25:35,30:40] ################################################### ### chunk number 10: ################################################### library(graph) library(Rgraphviz) plotG<-function(B){ nnms<-NULL;colls<-NULL mynodes<-colnames(B) L<-list(); n<-dim(B)[1] for (i in 1:n){ L[i]<-list(edges=rownames(B)[abs(B[,i])>0]) if(sum(B[,i]!=0)>0){ nnms<-c(nnms,paste(colnames(B)[i],rownames(B)[B[,i]!=0],sep="~")) } } names(L)<-rownames(B) g<-new("graphNEL",nodes=mynodes,edgeL=L,edgemode="directed") plot(g) } ################################################### ### chunk number 11: ################################################### plotG(path.info[["04012"]][["activation"]])